图表 10 显示了 BESS 项目成本在不同水平上每单位卢比的存储成本变动情况。CareEdge Ratings 假设电池容量为 400 MWh,每天平均运行周期为 1.5,以便与提供 6 小时存储的 100 MW PSP 进行相对比较。电池驱动项目的资本成本假设为每 MWh 3.25 千万卢比。电池的循环次数假设为 6000 次,并且考虑到存储要求适用于 25 年的期限,每 5 年末对整个电池进行一次扩充。此外,假设 BESS 资本成本每年下降 5%。不包括输入功率成本的平准化存储成本约为每单位 11.6 卢比。图表 10:BESS 平准化成本对资本成本的敏感性假设
方法:我们预测了美国七个艾滋病毒诊所的PWH风险。经过修改的自我报告的油炸表型捕获了脆弱的,包括疲劳,体重减轻,不活动和迁移率差。pwh没有脆弱的人被分成训练和验证集,然后直到变得虚弱或两年。贝叶斯模型平均(BMA)和五倍越过验证的套索回归选择了脆弱的预分法。预测因子是由BMA选择的,如果它们的概率大于45%的概率,则如果它们最小化平均误差,则通过套索选择了预测因子。我们包括了BMA和Lasso在脆弱的Risc-HIV中选择的年龄,性别和变量,通过将脆弱的事件与Cox模型中的每个选定变量相关联。在哈雷尔(Harrell)的C和提升图设置的验证中评估了脆弱的Risc-HIV性能。
取决于国家所处局势的性质:战争/冲突状态、“表面”和平状态或取决于该地区行为者/破坏者追求的目标/利益。一般而言,脆弱性是国家内部生活(弱点)的过程或现象,这些过程或现象会降低国家应对现有或潜在风险的能力,或促进其出现和发展。具体到摩尔多瓦共和国,可以从内部和外部角度评估脆弱性(取决于其产生地点)。例如,摩尔多瓦对外国能源系统的单方面依赖是一个重大脆弱性,在当前的安全环境下,这成为对国家安全的威胁。也可能存在弱国特有的脆弱性,例如高素质专家的移民和国家发展潜力的削弱。
摘要 经历了数次人工智能寒冬之后,人工智能又卷土重来。有人担心它会扰乱社会。眼前的担忧是劳动力能否赢得“与机器人的竞赛”,而长期的担忧是人工智能(超级智能)能否被控制。本文描述了这些担忧的性质和背景,回顾了经济学中关于人工智能对就业和不平等影响的实证和理论文献的现状,并讨论了人工智能军备竞赛的挑战。结论是,尽管媒体大肆宣传,但大规模失业和“奇点”都不会迫在眉睫。部分原因是,目前基于深度学习的人工智能成本高昂,大多数企业难以采用,不仅取代了就业机会,而且实际上也创造了就业机会,而且可能不是通往超级智能的途径。因此,人工智能不太可能很快产生乌托邦式或世界末日的影响。考虑到阿玛拉定律,人们应该警惕不要低估人工智能的长期影响。